旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统技术方案

本发明专利技术涉及旋转机械的智能状态评估系统，具体地说，是旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统。主要包括技术状态评估与故障智能诊断技术，所述技术状态评估为数据采集、信息融合处理、监视保护、技术状态评估、故障诊断、决策支持、运维保障，以上各项目基于基础信息资源与网络基础设施的基准上，同时也依赖于安全体系和运行支撑体系以及技术标准和规范上。采用多传感器融合的方式，其原理是通过有效利用不同时间、空间的多个传感器信息资源，最大限度地获得被测目标和环境的信息量，采用计算机技术对获得的信息在一定准则下加以自动处理，获得被测对象的一致性解释和描述，已完成所需的决策。

【技术实现步骤摘要】
旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统
本专利技术涉及旋转机械的智能状态评估系统，具体地说，是旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统。
技术介绍
项目建设解决旋转机械运维过程中的业务流、数据流、信息流问题，在具体技术方法上充分利用以多维信息融合、云计算、工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，以设计仿真试验环节的原理数据和运维保障环节的实时监测数据为支撑，充分运用故障诊断专家系统领域的研发成果，建立完整平台。根据自身的条件，以GE、西门子为主要参照对象，以实现旋转机械的高端运维管理为主要任务，实现国外技术的引进、消化、吸收、再创新，逐步打破国外企业对该领域的垄断。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术采用多传感器融合的方式，其原理是通过有效利用不同时间、空间的多个传感器信息资源，最大限度地获得被测目标和环境的信息量，采用计算机技术对获得的信息在一定准则下加以自动处理，获得被测对象的一致性解释和描述，已完成所需的决策。为了实现上述目的，本专利技术使用的技术方案如下：旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统，主要包括技术状态评估与故障智能诊断技术，所述技术状态评估为数据采集、信息融合处理、监视保护、技术状态评估、故障诊断、决策支持、运维保障，以上各项目基于基础信息资源与网络基础设施的基准上，同时也依赖于安全体系和运行支撑体系以及技术标准和规范上。本专利技术进一步改进，所述故障智能诊断技术采用多传感器融合的方式，通过灵敏监测的动态数据采集技术能够准确灵敏地产生报警并进行历史数据的存储。本专利技术进一步改进，所述灵敏监测的动态数据采集技术在对异常数据进行存储之后，针对旋转机械特有的机械特性，联合积累的历史数据。本专利技术进一步改进，所述机械处理数据是在各类设备实际运行数据的基础上，通过现场用户和远程专家在实际工作中的诊断案例，以及远程诊断中心人员进行定期的搜集和整理，并通过对数据的深层次加工，从而不断添加故障诊断案例库。本专利技术进一步改进，所述信息融合处理为多维信息融合，通过旋转设备的类型及监测设备类型优化KNN算法，同时利用大数据ETL技术对不同层次的业务数据进行抽取、清洗转换，保留有用数据。本专利技术进一步改进，所述ETL技术对数据进行处理之后，再制定旋转机械设备信息的ODS数据标准，对数据存储和数据传输行为进行统一和标准。本专利技术的有益效果：采用多传感器融合的方式，其原理是通过有效利用不同时间、空间的多个传感器信息资源，最大限度地获得被测目标和环境的信息量，采用计算机技术对获得的信息在一定准则下加以自动处理，获得被测对象的一致性解释和描述，已完成所需的决策。附图说明图1是本专利技术的系统示意图；图2是本专利技术的技术结构示意图。具体实施方式为了加深对本专利技术的理解，下面将结合实施例对本专利技术做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本专利技术，并不对本专利技术的保护范围构成限定。实施例，如图1-2所示，旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统，主要包括技术状态评估与故障智能诊断技术，所述技术状态评估为数据采集、信息融合处理、监视保护、技术状态评估、故障诊断、决策支持、运维保障，以上各项目基于基础信息资源与网络基础设施的基准上，同时也依赖于安全体系和运行支撑体系以及技术标准和规范上。本实施例中，故障智能诊断技术采用多传感器融合的方式，通过灵敏监测的动态数据采集技术能够准确灵敏地产生报警并进行历史数据的存储。本实施例中，灵敏监测的动态数据采集技术在对异常数据进行存储之后，针对旋转机械特有的机械特性，联合积累的历史数据。本实施例中，机械处理数据是在各类设备实际运行数据的基础上，通过现场用户和远程专家在实际工作中的诊断案例，以及远程诊断中心人员进行定期的搜集和整理，并通过对数据的深层次加工，从而不断添加故障诊断案例库。本实施例中，信息融合处理为多维信息融合，通过旋转设备的类型及监测设备类型优化KNN算法，同时利用大数据ETL技术对不同层次的业务数据进行抽取、清洗转换，保留有用数据。本实施例中，ETL技术对数据进行处理之后，再制定旋转机械设备信息的ODS数据标准，对数据存储和数据传输行为进行统一和标准。以上显示和描述了本专利技术的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统，其特征在于，主要包括技术状态评估与故障智能诊断技术，所述技术状态评估为数据采集、信息融合处理、监视保护、技术状态评估、故障诊断、决策支持、运维保障，以上各项目基于基础信息资源与网络基础设施的基准上，同时也依赖于安全体系和运行支撑体系以及技术标准和规范上。/n

【技术特征摘要】
1.旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统，其特征在于，主要包括技术状态评估与故障智能诊断技术，所述技术状态评估为数据采集、信息融合处理、监视保护、技术状态评估、故障诊断、决策支持、运维保障，以上各项目基于基础信息资源与网络基础设施的基准上，同时也依赖于安全体系和运行支撑体系以及技术标准和规范上。


2.根据权利要求1所述的旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统，其特征在于，所述故障智能诊断技术采用多传感器融合的方式，通过灵敏监测的动态数据采集技术能够准确灵敏地产生报警并进行历史数据的存储。


3.根据权利要求2所述的旋转机械在线健康管理与技术状态评估系统，其特征在于，所述灵敏监测的动态数据采集技术在对异常数据进行存储之后，针对旋转机械特有的机械特性，联合积累的历史数据。

【专利技术属性】
技术研发人员：承敏钢，魏懿，张能文，何晓琳，谢秦韬，陈志强，杨菲，尤敏磊，
申请(专利权)人：江苏新道格自控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32